Comment faire du fine-tuning sur GPT-3 pour optimiser vos contenus?

148

GPT-3 est un modèle de génération de texte basé sur l’intelligence artificielle, capable de produire des textes cohérents et variés à partir d’un simple prompt. Il a été entraîné sur une grande quantité de textes provenant d’internet, ce qui lui permet d’imiter différents styles et domaines. Mais comment faire pour adapter GPT-3 à vos besoins spécifiques, que ce soit pour rédiger un article, un e-mail ou une publicité ? C’est là qu’intervient le fine-tuning.

Le fine-tuning consiste à ajuster les paramètres d’un modèle pré-entraîné pour mieux le personnaliser à une tâche donnée. Cela peut se faire en fournissant à GPT-3 un ensemble de données adapté à la tâche que vous voulez réaliser, ou en modifiant manuellement les paramètres du modèle lui-même. Le fine-tuning vous permet d’obtenir des résultats de meilleure qualité que la conception de prompts, c’est-à-dire que vous n’avez pas besoin de fournir beaucoup d’exemples à GPT-3 pour qu’il comprenne ce que vous attendez de lui. Le fine-tuning vous permet également d’économiser des tokens, c’est-à-dire le nombre de mots que vous pouvez générer avec GPT-3, en utilisant des prompts plus courts. Enfin, le fine-tuning réduit la latence des requêtes, c’est-à-dire le temps que met GPT-3 à répondre.

Dans cet article, nous allons vous expliquer comment faire du fine-tuning sur GPT-3 pour optimiser vos contenus. Nous allons voir quelles sont les étapes à suivre, quels sont les avantages et les inconvénients du fine-tuning, et quels sont les exemples d’applications qui utilisent le fine-tuning.

Les étapes du fine-tuning sur GPT-3

Pour faire du fine-tuning sur GPT-3, il faut suivre trois étapes principales1 :

1. Préparer l’ensemble de données d’entraînement
2. Entraîner un nouveau modèle fine-tuné
3. Utiliser le nouveau modèle fine-tuné

Préparer l’ensemble de données d’entraînement

L’ensemble de données d’entraînement est l’élément clé du fine-tuning. Il s’agit des exemples que vous allez fournir à GPT-3 pour lui apprendre ce que vous voulez qu’il fasse. Par exemple, si vous voulez utiliser GPT-3 pour rédiger des articles dédiés sur différents sujets, vous allez lui donner des exemples d’articles existants qui correspondent au style et au ton que vous recherchez.

L’ensemble de données doit être adapté à la tâche que vous voulez réaliser avec GPT-3. Il doit être suffisamment large et diversifié pour couvrir tous les cas possibles et éviter les biais ou les erreurs. Il doit également être propre et bien formaté pour faciliter l’apprentissage de GPT-3.

Entraîner un nouveau modèle fine-tuné

Lorsque vous avez préparé votre ensemble de données d’entraînement, vous pouvez passer à l’étape suivante : entraîner un nouveau modèle fine-tuné sur la base du modèle pré-entraîné de GPT-3. Pour cela, vous allez utiliser l’API OpenAI, qui est l’interface qui permet d’accéder aux modèles de génération de texte développés par OpenAI.

L’API OpenAI propose une fonctionnalité appelée “Fine-Tune”, qui permet de créer facilement un nouveau modèle personnalisé à partir du modèle pré-existant. Vous n’avez pas besoin de connaître les détails techniques du modèle ou de la programmation. Vous devez simplement indiquer le nom du modèle pré-entraîné que vous voulez utiliser (par exemple, “davinci”), le nom de votre ensemble de données d’entraînement, et le nom que vous voulez donner à votre nouveau modèle fine-tuné. L’API OpenAI se charge ensuite de lancer le processus d’entraînement et de vous informer de son avancement.

Utiliser le nouveau modèle fine-tuné

Une fois que votre nouveau modèle fine-tuné est prêt, vous pouvez commencer à l’utiliser pour générer des textes. Pour cela, vous allez utiliser la même API OpenAI que pour l’entraînement. Vous devez simplement indiquer le nom du modèle fine-tuné que vous voulez utiliser (par exemple, “article-femme”), et le prompt que vous voulez lui donner (par exemple, “Comment faire du yoga à la maison ?”). L’API OpenAI va alors générer un texte qui correspond à votre demande, en utilisant les paramètres ajustés lors du fine-tuning.

Les avantages et les inconvénients du fine-tuning sur GPT-3

Le fine-tuning sur GPT-3 présente plusieurs avantages et inconvénients qu’il faut connaître avant de se lancer dans cette démarche.

Les avantages du fine-tuning sur GPT-3

Le principal avantage du fine-tuning sur GPT-3 est qu’il permet d’obtenir des résultats plus adaptés à vos besoins spécifiques. En effet, en ajustant les paramètres du modèle pré-entraîné, vous pouvez lui apprendre à mieux comprendre votre domaine, votre style et votre objectif. Ainsi, vous pouvez obtenir des textes plus cohérents, plus pertinents et plus originaux qu’avec le modèle pré-entraîné seul.

Un autre avantage du fine-tuning sur GPT-3 est qu’il permet d’économiser des ressources. En effet, en utilisant un modèle personnalisé, vous n’avez pas besoin de fournir beaucoup d’exemples à GPT-3 pour qu’il génère un texte. Vous pouvez donc utiliser des prompts plus courts et moins nombreux. Cela réduit le nombre de tokens que vous consommez avec l’API OpenAI, qui est limité selon votre abonnement. Cela réduit également la latence des requêtes, c’est-à-dire le temps que met GPT-3 à répondre.

Les inconvénients du fine-tuning sur GPT-3

L’un des inconvénients du fine-tuning sur GPT-3 est qu’il nécessite un ensemble de données d’entraînement adapté à la tâche que vous voulez réaliser avec GPT-3. Or, il n’est pas toujours facile de trouver ou de créer un tel ensemble de données. Il faut en effet s’assurer qu’il soit suffisamment large, diversifié, propre et bien formaté pour que GPT-3 puisse apprendre efficacement. Il faut également veiller à respecter les droits d’auteur et la confidentialité des données que vous utilisez.

Un autre inconvénient du fine-tuning sur GPT-3 est qu’il nécessite un temps d’entraînement plus ou moins long selon la taille de votre ensemble de données et la complexité de votre tâche. Il faut donc être patient et attendre que le nouveau modèle fine-tuné soit prêt avant de pouvoir l’utiliser. Il faut également être conscient que le fine-tuning n’est pas une garantie absolue de qualité. Il se peut que le nouveau modèle fine-tuné présente encore des erreurs ou des incohérences, qu’il faille corriger manuellement ou avec d’autres méthodes.

Les exemples d’applications qui utilisent le fine-tuning sur GPT-3

Le fine-tuning sur GPT-3 est utilisé par de nombreuses applications qui cherchent à optimiser leurs contenus grâce à l’intelligence artificielle. Voici quelques exemples :

Copy.ai

Copy.ai propose des outils qui utilisent GPT-3 pour générer des idées créatives et originales. En personnalisant GPT-3, Copy.ai est capable de s’adapter aux différents besoins et styles des utilisateurs. Le fine-tuning a permis à Copy.ai d’améliorer la qualité de ses contenus. En utilisant une version personnalisée de GPT-3, le taux de satisfaction des utilisateurs est passé de 75% à 85%. Le résultat est un gain de temps et d’inspiration pour les créateurs.

hyperwriteai

hyperwriteai est une application qui utilise GPT-3 pour aider les professionnels à rédiger des e-mails efficaces. Que ce soit pour envoyer une candidature, une proposition commerciale, un suivi ou un remerciement, hyperwriteai propose des modèles d’e-mails qui utilisent GPT-3 pour générer du texte adapté au contexte et à l’objectif. En personnalisant GPT-3, hyperwriteai est capable de respecter les bonnes pratiques et les normes de politesse dans la communication par e-mail. Le fine-tuning a permis à hyperwriteai  d’améliorer la performance de ses e-mails. En utilisant une version personnalisée de GPT-3, le taux d’ouverture des e-mails est passé de 18% à 24%. Le résultat est une augmentation du taux de réponse et du taux de conversion.

Exemples de fine-tuning de GPT-3

Domaine : Analyse de données

Viable est une entreprise qui utilise GPT-3 pour analyser les données provenant des avis clients, des sondages, des tickets de support et des réseaux sociaux. L’objectif est d’extraire des informations utiles et de détecter les tendances pour aider l’entreprise à mieux comprendre les besoins et les préférences de ses clients.

Pour utiliser GPT-3 pour cette tâche, Viable peut suivre les étapes suivantes :

1. Collecte des données : Viable collecte des données provenant de diverses sources, telles que des avis clients, des sondages, des tickets de support et des réseaux sociaux. Les données doivent être représentatives de la population cible et couvrir une période de temps significative.
2. Prétraitement des données : Les données sont nettoyées et pré-traitées pour être adaptées au format d’entrée attendu par GPT-3. Cela peut inclure la suppression de la ponctuation, la mise en minuscules, la suppression des stop-words et l’encodage des données en tant que vecteurs de nombres.
3. Initialisation du modèle : Le modèle pré-entraîné de GPT-3 est initialisé pour l’analyse des données. Cela peut se faire en utilisant une fonction de perte qui mesure l’erreur de prédiction pour chaque exemple.
4. Fine-tuning : Viable peut entraîner le modèle en utilisant les données collectées et pré-traitées. Pendant l’entraînement, le modèle ajuste ses poids et ses biais pour maximiser sa capacité à extraire des informations utiles et à détecter des tendances à partir des données.
5. Évaluation du modèle : Le modèle doit être évalué sur un ensemble de données de test distinct pour estimer sa précision d’analyse de données. Cela peut se faire en utilisant des métriques telles que la précision, le rappel et la mesure F1.

Une fois que le modèle est entraîné et évalué, Viable peut l’utiliser pour analyser de nouveaux ensembles de données. Par exemple, l’entreprise peut utiliser le modèle pour extraire des informations sur les produits les plus populaires, les préférences des clients, les problèmes de support les plus courants, etc. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer les produits et les services, en augmentant la satisfaction et la fidélisation des clients.

Domaine : Question-réponse

Azure OpenAI Apps est un service qui permet aux développeurs d’utiliser GPT-3 pour créer des applications basées sur le langage naturel. Parmi les applications possibles, il y a le question-réponse (Q&A), qui consiste à répondre à des questions posées par les utilisateurs sur un sujet donné. Pour faire du Q&A avec GPT-3, il faut fournir au modèle un ensemble de données contenant des paires question-réponse pertinentes pour le domaine choisi. Par exemple, si on veut créer une application Q&A sur le web crawl (l’exploration du web par les moteurs de recherche), on peut utiliser un ensemble de données comme celui-ci2 :

{ “prompt”: “What is web crawling?”, “completion”: “Web crawling is the process of systematically browsing the World Wide Web in order to collect information and index web pages.” } 
{ “prompt”: “What are some applications of web crawling?”, “completion”: “Some applications of web crawling are: \n - Search engines: web crawlers are used to discover and index new or updated web pages for search engines like Google or Bing.\n - Web analytics: web crawlers are used to collect data on web traffic, user behavior, content quality and popularity for websites.\n - Web archiving: web crawlers are used to preserve historical snapshots of web pages for archival purposes.\n - Web scraping: web crawlers are used to extract specific data from web pages for various purposes such as data mining, price comparison or sentiment analysis.” } 
{ “prompt”: “What are some challenges of web crawling?”, “completion”: “Some challenges of web crawling are: \n - Scalability: web crawlers need to handle a large amount of data and requests in a fast and efficient way.\n - Politeness: web crawlers need to respect the rules and preferences of website owners regarding the frequency and scope of crawling their pages.\n - Robustness: web crawlers need to deal with various errors and obstacles such as broken links, redirects, captchas or dynamic content.\n - Ethics: web crawlers need to ensure that they do not violate the privacy or security of users or website owners.” } 

En entraînant GPT-3 sur cet ensemble de données, on peut obtenir un modèle capable de répondre à d’autres questions sur le même sujet avec plus d’exactitude et de pertinence que le modèle pré-entraîné.

Domaine : Langues étrangères

GPT-3 a été pré-entraîné principalement sur du texte en anglais provenant d’internet. Il n’est donc pas très performant pour générer ou comprendre du texte dans d’autres langues. Pour améliorer ses capacités dans une langue étrangère donnée, il faut faire du fine-tuning sur GPT-3 avec du texte dans cette langue. Par exemple, si on veut faire du fine-tuning sur GPT-3 en français, on peut utiliser un ensemble de données comme celui-ci :

{ “prompt”: “”, “complétion”: “Bonjour, je suis GPT-3. Je suis un modèle de génération de texte basé sur l’intelligence artificielle. Je peux produire des textes cohérents et variés à partir d’un simple prompt.” } 
{ “prompt”: “Quel est le nom de la capitale de la France ?”, “complétion”: “Le nom de la capitale de la France est Paris.” } { “prompt”: “Comment s’appelle le président de la République française ?”, “completion”: “Le président de la République française s’appelle Emmanuel Macron.” } 

En entraînant GPT-3 sur cet ensemble de données, on peut obtenir un modèle capable de générer ou de comprendre du texte en français avec plus d’aisance et de fluidité que le modèle pré-entraîné.

Domaine : Génération de code

Codex est un système basé sur GPT-3 qui peut générer du code à partir d’une description en langage naturel ou d’un exemple partiel. Codex a été entraîné sur des milliards de lignes de code provenant de sources publiques comme GitHub. Pour personnaliser Codex pour une tâche ou un langage spécifique, il faut faire du fine-tuning sur GPT-3 avec des exemples de code pertinents pour le domaine choisi. Par exemple, si on veut créer une application qui utilise Codex pour générer du code Python1, on peut utiliser un ensemble de données comme celui-ci :

{ “prompt”: “Write a function that takes a list of numbers and returns the sum of the squares of all the numbers”, “completion”: “def sum_of_squares(numbers):\n # initialize a variable to store the sum\n total = 0\n # loop through each number in the list\n for num in numbers:\n # square the number and add it to the sum\n total += num ** 2\n # return the sum\n return total” }
{ “prompt”: “Write a function that takes a string and returns True if it is a palindrome (a word that is spelled the same backwards and forwards), False otherwise”, “completion”: “def is_palindrome(string):\n # convert the string to lowercase\n string = string.lower()\n # reverse the string using slicing\n reversed_string = string[::-1]\n # check if the original and reversed strings are equal\n return string == reversed_string” }
{ “prompt”: “Write a function that takes two lists of numbers and returns a list of numbers that are common to both lists”, “completion”: “def common_numbers(list1, list2):\n # initialize an empty list to store the common numbers\n result = []\n # loop through each number in list1\n for num1 in list1:\n # check if num1 is also in list2\n if num1 in list2:\n # append num1 to result if not already there\n if num1 not in result:\n result.append(num1)\n # return result \n return result” } 

En entraînant GPT-3 sur cet ensemble de données, on peut obtenir un modèle capable de générer du code Python à partir d’autres descriptions ou exemples en langage naturel avec plus d’exactitude et de cohérence que le modèle pré-entraîné.

Domaine : Rédaction créative

GPT-3 peut être utilisé pour produire des textes créatifs tels que des poèmes, des histoires, des chansons ou des tweets. Pour personnaliser GPT-3 pour un genre ou un style spécifique, il faut faire du fine-tuning sur GPT-3 avec des exemples de textes créatifs pertinents pour le domaine choisi. Par exemple, si on veut créer une application qui utilise GPT-3 pour générer des tweets humoristiques2, on peut utiliser un ensemble de données comme celui-ci :

{ "prompt": "Quel est le tweet le plus drôle que vous ayez jamais vu?", "completion": "Pourquoi le verre était-il toujours à moitié vide? Parce que le développeur a déclaré que le verre était de taille variable." }
{ "prompt": "Etes-vous plutôt chat ou chien?", "completion": "Je suis un chien, mais j'ai appris à ronronner comme un chat pour plaire à mon propriétaire félin." }
{ "prompt": "Comment pouvez-vous faire sourire une banane?", "completion": "Vous la chatouillez jusqu'à ce qu'elle soit jaune de rire." }

En entraînant GPT-3 sur cet ensemble de données, on peut obtenir un modèle capable de générer des tweets humoristiques à partir d’autres descriptions ou exemples en langage naturel avec plus d’exactitude et de cohérence que le modèle pré-entraîné. Pour entraîner le modèle, l’application peut utiliser la bibliothèque Hugging Face pour Python et l’API de GPT-3, en suivant les mêmes étapes que pour le domaine de génération de code :

• Charger le modèle de GPT-3
• Charger les données d’entraînement
• Prétraiter les données
• Initialiser le modèle pour le fine-tuning
• Fine-tuning
• Évaluation du modèle

Une fois que le fine-tuning est terminé, l’application peut utiliser le modèle de GPT-3 pour générer des tweets humoristiques à partir de descriptions ou d’exemples en langage naturel. L’entreprise peut ensuite utiliser ces tweets pour améliorer son image de marque en ligne, en augmentant l’engagement des utilisateurs sur les réseaux sociaux et en renforçant sa présence en ligne de manière créative. »

Conclusion

GPT-3 est un modèle de génération de texte basé sur l’intelligence artificielle qui peut produire des textes cohérents et variés à partir d’un simple prompt. Mais pour optimiser vos contenus avec GPT-3, il faut parfois aller plus loin que la conception de prompts. C’est là qu’intervient le fine-tuning.

Le fine-tuning consiste à ajuster les paramètres d’un modèle pré-entraîné pour mieux le personnaliser à une tâche donnée. Cela se fait en fournissant à GPT-3 un ensemble de données qui est adapté à la tâche à accomplir, ou en ajustant manuellement les paramètres du modèle lui-même. Le fine-tuning permet d’obtenir des résultats plus précis et plus personnalisés que la simple conception de prompts.

Le fine-tuning sur GPT-3 n’est pas une tâche facile. Il faut avoir des compétences et des connaissances en matière de travail avec GPT-3, ainsi qu’une bonne maîtrise d’un langage de programmation comme Python. Il faut aussi disposer d’un ensemble de données suffisamment large et représentatif pour entraîner le modèle sans le biaiser ni le sur-entraîner.

Mais les avantages du fine-tuning sont considérables. En personnalisant GPT-3 à vos besoins spécifiques, vous pouvez optimiser vos contenus et les rendre plus attrayants, persuasifs et efficaces. Que ce soit pour rédiger des articles, des e-mails, des slogans ou des descriptions de produits, le fine-tuning sur GPT-3 peut vous aider à gagner du temps et à améliorer votre performance.